相較于一架多功能昂貴的大型無(wú)人機(jī),多架異構(gòu)低成本無(wú)人機(jī)集群在作戰(zhàn)可靠性和復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性方面,具有潛在優(yōu)勢(shì)。無(wú)人機(jī)集群任務(wù)分配是通過(guò)優(yōu)化為集群中的無(wú)人機(jī)選擇合理的任務(wù),使集群執(zhí)行任務(wù)的收益最大或執(zhí)行代價(jià)最小,高效實(shí)時(shí)的任務(wù)分配是保障集群作戰(zhàn)效能最大的重要手段之一。近年來(lái),分布式的協(xié)同任務(wù)分配技術(shù)（無(wú)中心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)）得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注。但是,針對(duì)相關(guān)研究大多停留在算法收斂性的理論分析和純數(shù)字仿真驗(yàn)證階段,算法設(shè)計(jì)較少考慮實(shí)際計(jì)算芯片的資源約束;性能驗(yàn)證方面,缺乏計(jì)算芯片在環(huán)的半實(shí)物平臺(tái)的支撐。針對(duì)這兩方面不足,本論文進(jìn)行了如下的研究。首先,針對(duì)無(wú)人機(jī)-單任務(wù)條件下的分配問(wèn)題,研究了分配算法的目標(biāo)模型和約束模型,以及基于分布式拍賣算法的求解方法,對(duì)算法收斂性做了分析,并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證與分析;針對(duì)需要多個(gè)無(wú)人機(jī)一起執(zhí)行同一個(gè)任務(wù)的場(chǎng)景,修正了問(wèn)題模型,研究了基于合同網(wǎng)協(xié)議的求解方法,該方法的核心思想是在無(wú)人機(jī)集群內(nèi)局部執(zhí)行“招標(biāo)-競(jìng)標(biāo)-中標(biāo)”的流程,對(duì)合同網(wǎng)協(xié)議進(jìn)行了仿真分析。針對(duì)無(wú)人機(jī)-多任務(wù)分配的場(chǎng)景,研究了基于CBBA算法的求解流程,并進(jìn)行了仿真分析。采用無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)任務(wù)序列的... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：78 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

無(wú)人機(jī)集群協(xié)同作戰(zhàn)示意圖

架微型無(wú)人機(jī)并對(duì)其進(jìn)行拋灑和集群控制，又打破了參與蜂群試驗(yàn)的無(wú)人機(jī)架數(shù)的記錄。圖1-2 F/A-18戰(zhàn)斗機(jī)“大黃蜂”2017年5月，DARPA、WP(West point)、USNA(United States Naval Academy)和USAFA(United StatesAir ForceAcademy)舉行了無(wú)人集群實(shí)飛挑戰(zhàn)賽，挑戰(zhàn)者可以在以下幾個(gè)方面得分：空對(duì)空—使用模擬的傳感器和武器打擊對(duì)手的無(wú)人機(jī)；空對(duì)地—將無(wú)人機(jī)降落在對(duì)手的位于地面上的“軍旗”；無(wú)人集群后勤—使數(shù)量盡可能多的無(wú)人機(jī)長(zhǎng)時(shí)間保持在高空，以維持無(wú)人機(jī)數(shù)量上的優(yōu)勢(shì)。2017年6月，中國(guó)電科進(jìn)行了119架固定翼無(wú)人機(jī)集群試飛；同年12月，國(guó)防科大完成了21架固定翼無(wú)人機(jī)集群試飛。中國(guó)空軍裝備部也于2018年6、7月份舉行了“無(wú)人爭(zhēng)鋒”智能無(wú)人機(jī)集群系統(tǒng)挑戰(zhàn)賽，挑戰(zhàn)賽共設(shè)3個(gè)科目：SC-1密集編隊(duì)突防、SC-2協(xié)同偵搜攻擊、SC-3自主返回空中回收，國(guó)內(nèi)共計(jì)50支隊(duì)伍參賽。目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于通過(guò)實(shí)際無(wú)人機(jī)集群試飛驗(yàn)證分布式的任務(wù)分配算法的研究結(jié)果

間信息交換機(jī)集群中，機(jī)間信息傳遞的示意圖以圖3-1為例，整個(gè)無(wú)人，如圖中所示為線型通信拓?fù)洌瑹o(wú)人機(jī)i,j,k均想得到任務(wù) 信周期對(duì)其進(jìn)行競(jìng)標(biāo)，假設(shè)無(wú)人機(jī)i,j最初被任務(wù) 吸引（凈收益）。時(shí)刻無(wú)人機(jī)i和無(wú)人機(jī)j對(duì)任務(wù) 在0t時(shí)刻的出價(jià)0 ( ), i jp t p別在更新出價(jià)后依舊被任務(wù) 吸引，在下一個(gè)通信周期2t人機(jī)j在 時(shí)刻對(duì)任務(wù) 的出價(jià)1( )jp t，于是無(wú)人機(jī)i對(duì)任，此時(shí)任務(wù) 的價(jià)格已經(jīng)不能吸引無(wú)人機(jī)j了，于是無(wú)人機(jī)于無(wú)人機(jī)k與無(wú)人機(jī)i不相鄰，經(jīng)過(guò)幾個(gè)通信周期鄰居的信時(shí)刻收到了無(wú)人機(jī)i在 時(shí)刻對(duì)任務(wù) 的出價(jià) 任務(wù) 的出價(jià)。少全局價(jià)格信息的情況下，無(wú)人機(jī)k最初對(duì)任務(wù) 給出了夠多的通信周期后，因?yàn)橥ㄐ磐負(fù)涞倪B通性，最終能收到出正確的競(jìng)價(jià)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多Agent動(dòng)態(tài)任務(wù)分配問(wèn)題[J]. 張家良,王迎磊,李復(fù)名,周濤.  電子技術(shù)與軟件工程. 2018(18)
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博士論文
[1]多無(wú)人機(jī)協(xié)同任務(wù)規(guī)劃技術(shù)研究[D]. 鄧啟波.北京理工大學(xué) 2014



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